#!/usr/bin/Rscript
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# Issue Ownership and Agenda Setting in the 2019 Swiss National Elections
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# Description:
# Appendix VAR Model Coeff...
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# Content
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# 1) Dependencies
# 2) Load Data
# 3) Output Model Coeff.
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# 1) Dependencies
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library(tidyr)
library(dplyr)
library(vars)
library(boot)
library(rio)
library(ggplot2)
library(ggraph)
library(ggplotify)
library(ggforce)
library(ggrepel)
library(forecast)
library(urca)
library(xtable)
library(stargazer)
library(broom)
library(knitr)
library(kableExtra)
library(readr)
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# 2) Load Data
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rm(list=ls())
# - set dir
args = commandArgs()

scriptName = args[substr(args,1,7) == '--file=']

if (length(scriptName) == 0) {
  scriptName <- rstudioapi::getSourceEditorContext()$path
} else {
  scriptName <- substr(scriptName, 8, nchar(scriptName))
}

pathName = substr(
  scriptName, 
  1, 
  nchar(scriptName) - nchar(strsplit(scriptName, '.*[/|\\]')[[1]][2])
)

setwd(pathName)
parent_path <- getwd()

# Load Validation Set:
val_df <- read_csv("../data/validation_set_twitter.csv")

# Overall Per class correctly assigned
val_df %>% group_by(validation) %>% filter(validation == TRUE) %>% summarise(quota = n()/250) 

# Per Class correctly assigned:
val_df %>% group_by(selects_class, validation) %>% filter(validation == TRUE) %>% summarise(quota = n()/25) 
